Bistatic SAR data acquisition and processing using SABRINA-X, with TerraSAR-X as the opportunity transmitter

This thesis investigates the acquisition and processing of Bistatic SAR data using SABRINA-X, and with TerraSAR-X as the transmitter of opportunity. SABRINA-X is an X-band receiver system that has been recently designed at the UPC Remote-Sensing Laboratory, while TerraSARX is a German satellite for SAR-based active remote-sensing. Prior to the particular case of acquiring TerraSAR-X signals, the hardware aspects of SABRINAX have been investigated further, and improved as necessary (or suggested for up-gradation in future). Two successful data acquisitions have been carried out, to obtain bistatic SAR images of the Barcelona harbor, with the receiver set-up at the close-by Montjuïc hill. Each acquisition campaign necessitated an accurate prediction of the satellite overpass time and precise orientation of the antennas to acquire the direct signal from the satellite and the backscattered signals off the viewed terrain. The thesis also investigates the characteristics of the acquired signals, which is critical as regards the subsequent processing for imaging and interferometric applications. The hardware limitations, combined with ‘off-nominal’ transmissions of the satellite, necessitate improved range processing of the acquired signals. The thesis expounds the possible range compression techniques, and suggests ways for improved compression, thereby improving the quality of the subsequently processed images

Bistatic SAR data acquisition and processing using SABRINA-X, with TerraSAR-X as the opportunity transmitter

This thesis investigates the acquisition and processing of Bistatic SAR data using SABRINA-X, and with TerraSAR-X as the transmitter of opportunity. SABRINA-X is an X-band receiver system that has been recently designed at the UPC Remote-Sensing Laboratory, while TerraSARX is a German satellite for SAR-based active remote-sensing. Prior to the particular case of acquiring TerraSAR-X signals, the hardware aspects of SABRINAX have been investigated further, and improved as necessary (or suggested for up-gradation in future). Two successful data acquisitions have been carried out, to obtain bistatic SAR images of the Barcelona harbor, with the receiver set-up at the close-by Montjuïc hill. Each acquisition campaign necessitated an accurate prediction of the satellite overpass time and precise orientation of the antennas to acquire the direct signal from the satellite and the backscattered signals off the viewed terrain. The thesis also investigates the characteristics of the acquired signals, which is critical as regards the subsequent processing for imaging and interferometric applications. The hardware limitations, combined with ‘off-nominal’ transmissions of the satellite, necessitate improved range processing of the acquired signals. The thesis expounds the possible range compression techniques, and suggests ways for improved compression, thereby improving the quality of the subsequently processed images

Evaluación de algoritmos supervisados de extracción de características para clasificación de texturas

En este Proyecto Fin de Carrera se plantea el problema de la extracción de características, mediante distintos métodos, en el ámbito de la clasificación de texturas. Dichos métodos consisten en procesar el espectro de las imágenes por un banco de filtros para, a partir de ahí, extraer las características que más información proporcionen para la posterior fase de clasificación. Concretamente, se compararán dos métodos alternativos; uno de ellos ha sido ya ampliamente usado en clasificación de texturas, y sus prestaciones servirán como referencia; el otro, el cual es nuestro principal objeto de estudio, ha sido aplicado satisfactoriamente en la clasificación de géneros musicales, y se pretende su extrapolación para el problema de la clasificación de texturas. Dichos métodos son, respectivamente: • Extracción mediante un banco de filtros de Gabor, el cual es fijo, y está basado en el sistema de reconocimiento del cerebro humano. • Extracción mediante filtros variables, adaptados a la base de datos, obtenidos mediante un método de aprendizaje máquina supervisado denominado POPLS. Una vez establecido el sistema de clasificación para ambos métodos se evaluarán por separado sus prestaciones: tasa de aciertos y matriz de confusión, para determinar la viabilidad del método supervisado. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------This Dissertation presents the problem of feature extraction, by means of different methods, inside the scope of texture classification. Such methods consist of processing the images spectrum with a filter bank, in order to extract the most relevant information to achieve good classification rates. Specifically, two alternative methods will be compared; one of them has already been widely used in texture classification, and its features will serve as reference; the other one, which is our main object of study, has been satisfactorily applied to music genre classification, and our intent is its extrapolation to the field of texture classification. Said methods are, respectively: • Extraction by means of a Gabor filter bank, which is fixed and based on the human brain recognition system. • Extraction through variable filters, tuned to the database, which are obtained by means of a supervised machine learning method known as POPLS. Once the classification system for both methods has been established, their features will be evaluated separately: hit rate and confusion matrix, to determine the viability of the supervised method.Ingeniería de Telecomunicació

Tecniche di elaborazione di segnali a banda larga per sistemi radar multi-canale spaceborne e airborne

L’ambito scientifico dell’attività di ricerca svolta riguarda lo sviluppo e l’analisi di tecniche innovative per l’elaborazione di segnali a banda larga, utilizzando le potenzialità che sistemi multo-canale e/o multi - sensore forniscono. Nello specifico l’obiettivo è rappresentato dallo studio di funzionalità avanzate per radar aviotrasportati e spaziali di nuova generazione, tra cui la cancellazione di interferenze elettromagnetiche (e.m.) a banda larga e la capacità di imaging di target ad alta risoluzione. Il primo argomento trattato riguarda l’elaborazione di dati radar ad apertura sintetica multicanale (M-SAR), allo scopo di difendere il sistema da interferenze elettromagnetiche a larga banda (SAR-ECCM) preservando le normali capacità di imaging. I SAR sono sensori attivi in grado di produrre, attraverso tecniche di scansione, “mappe” di parametri radiativi ad alta risoluzione, grazie all’utilizzo di bande elevate; a tal fine sfruttano il backscattering dalla superficie, che subisce un’attenuazione a due vie, quindi è di estrema importanza che sistemi di questo tipo siano in grado di proteggersi dalle interferenze elettromagnetiche (intenzionali, dovute al Jamming, oppure dovute alle spurie di altri sistemi a radiofrequenza, in altre parole Radio Frequency Interference - RFI), che subiscono attenuazioni a una via e possono essere caratterizzate da potenze molto più elevate di quelle del segnale utile, anche se ricevute dai lobi laterali del pattern di antenna. L’utilizzo di tecniche di nulling di antenna ottimizzate per lavorare a banda stretta non può garantire la protezione da interferenze di tipo Noise-Like a banda larga, quindi sembra di grande interesse lo sviluppo e lo studio di prestazioni di tecniche apposite, che prevedano l’aumento di gradi di libertà a disposizione, sia spaziali, nel senso di un numero maggiore di canali riceventi ed eventualmente introducendo vincoli aggiuntivi, sia temporali, in altre parole considerando la possibilità di elaborare più campioni di segnale per ciascun canale ricevente. Il secondo argomento affrontato riguarda l’elaborazione di dati radar ad apertura sintetica inversa (ISAR) al fine di aumentare la risoluzione cross-range dell’immagine quando siano disponibili le acquisizioni, monostatiche o bistatiche, di una molteplicità di sensori aviotrasportati. Come è noto l’ISAR fornisce immagini di target ad alta risoluzione sfruttando le caratteristiche del moto dei bersagli rispetto a un sensore, posto su di una piattaforma quasi stazionaria. Il principale svantaggio di questo tipo di processing risiede nel fatto che le prestazioni raggiungibili in termini di risoluzione cross-range dipendono dalle caratteristiche intrinseche del moto del bersaglio, piuttosto che da parametri di sistema; mentre la risoluzione in slant-range è determinata una volta che la banda e la forma d’onda trasmessa sono state decise, non c’è nessun modo di assegnare un valore desiderato di risoluzione cross-range. In casi particolari di bersagli con piccole componenti di movimento il valore di risoluzione di cross-range ottenuto può essere insufficiente, se si pensa che le immagini ISAR generalmente sono usate nelle procedure di Non Cooperative Target Recognition (NCTR). Per contrastare questo effetto è possibile derivare delle procedure per combinare in modo coerente le acquisizioni di un insieme di sensori trasportati da piattaforme che volano in formazione; in questo modo è possibile sintetizzare un’apertura equivalente maggiore, quindi un valore di risoluzione migliore che se si considerasse un unico sensore